tooluniverse-single-cell

Comprehensive single-cell RNA-seq analysis and expression matrix processing using scanpy, anndata, scipy, and ToolUniverse.

BixBench Coverage: 18+ questions across 5 projects (bix-22, bix-27, bix-31, bix-33, bix-36)

Install: pip install scanpy anndata leidenalg umap-learn harmonypy gseapy pandas numpy scipy scikit-learn statsmodels

scanpy、anndata、scipy を使用した、生産準備の整った単一細胞および発現行列分析。 scRNA-seq QC、正規化、PCA、UMAP、ライデン/ルーヴァン クラスタリング、発現差 (Wilcoxon、t 検定、DESeq2)、細胞型アノテーション、細胞型ごとの統計解析、遺伝子発現相関、バッチ補正 (Harmony)、トラジェクトリー推論、および細胞間コミュニケーション解析を実行します。新規: OmniPath (CellPhoneDB、CellChatDB) を使用して細胞タイプ間のリガンドと受容体の相互作用を分析し、通信強度をスコアリングし、シグナル伝達カスケードを特定し、マルチサブユニット受容体複合体を処理します。 ToolUniverse 遺伝子アノテーション ツール (HPA、Ensembl、MyGene、UniProt) およびエンリッチメント ツール (gseapy、PANTHER、STRING) と統合されます。 h5ad、10X、CSV/TSV カウント マトリックス、および事前にアノテーションが付けられたデータセットをサポートします。単一細胞の RNA-seq データの分析、細胞間相互作用の研究、細胞タイプによる差次的発現の実行、細胞タイプごとの遺伝子発現相関の計算、腫瘍と免疫のコミュニケーションの分析、または scRNA-seq データセットに関する質問に答える場合に使用します。 ソース: mims-harvard/tooluniverse。